matlab的psnr下标黄线

PSNR是图像处理领域中常用的评估指标，用于衡量图像质量的好坏。PSNR是Peak Signal to Noise Ratio（峰值信噪比）的缩写，它衡量了原始图像与经过压缩、降噪或其他处理后的图像之间的相对失真程度。PSNR的计算公式如下：
PSNR = 10 * log10((M^2) / MSE)
其中，M是像素值的最大可能取值（例如对于8位的灰度图像，M=255），MSE是均方误差（Mean Squared Error），表示原始图像与处理后图像之间对应像素差值的平方和的平均值。

相关问题

matlab psnr

MATLAB中的PSNR函数用于计算两幅图像的峰值信噪比。该函数的实现可以参考引用\[1\]中的代码。在计算过程中，需要先将图像转换为uint8类型，并计算均方误差（MSE）。然后根据公式PSNR = 10*log10(a/b)计算峰值信噪比，其中a为像素值的最大值，b为MSE的平均值。引用\[2\]中提到了两种改进的方法，一种是将RGB图像转换为YCbCr格式，只计算亮度分量Y的PSNR；另一种是将RGB图像的三个通道分别计算PSNR，然后取平均值。引用\[3\]中的代码展示了如何通过缩小再放大图像来计算PSNR。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB--数字图像处理 PSNR](https://blog.csdn.net/weixin_44225182/article/details/102509956)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [matlab实现PSNR](https://blog.csdn.net/qq_34562355/article/details/103440373)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

matlab PSNR

PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）是衡量图像质量的一种常见指标，MATLAB中提供了计算图像PSNR的函数psnr。它可以用于评估两幅图像之间的相似性，通常情况下，PSNR值越高，表示两幅图像的相似度越高。计算PSNR值的公式如下：

PSNR = 10 * log10((MAX^2) / MSE)

其中MAX是图像像素值的最大值，通常为255；MSE是均方误差，表示两幅图像之间的差异。在MATLAB中，psnr函数的输入为两幅图像矩阵，输出为它们之间的PSNR值。

注意：在使用psnr函数计算图像的PSNR时，需要确保两幅图像大小和类型一致。